智能网联汽车
智能网联汽车基础知识

智能网联汽车基础知识
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驾驶员拥有车辆全部控制权
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1.1.1 智能网联汽车定义——无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是经过车载环境感知系统感知道路环境, 自动 规划和识别行车路线并控制车辆抵达预定目标智能汽车。 它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境, 并依据感知所 取得道路情况、车辆位置和障碍物信息等, 控制车辆行驶方 向和速度, 从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶
无人驾驶汽车发展还需要多方面共同努力
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1.1.2 智能网联汽车分级
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第二节 智能网联汽车技术分级
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1.1.2 智能网联汽车分级
在量产车型中, 自动驾驶等级最高是L3级, 即奥迪A8, 它配 置了4个鱼眼摄像头、12个超声波雷达、4个中程毫米波雷 达、1个远程毫米波雷达、1个激光雷达、1个前视摄像头。 其中, 4个鱼眼摄像头用于360°环视系统, 12个超声波雷达 用于自动泊车系统
会自动完成全部工况下自动驾驶
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1.2 智能网联汽车体系结构—层次结构
2024智能网联汽车概论课件模块一智能网联汽车概述

一智能网联汽车概述contents •智能网联汽车基本概念•智能网联汽车关键技术•智能网联汽车产业链分析•国内外典型案例分析•未来发展趋势预测与挑战分析•总结回顾与拓展思考目录定义与发展历程定义智能网联汽车是一种集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,它运用大数据、云计算、人工智能等新技术,实现车与车、路、人、云等智能信息交换共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能。
发展历程智能网联汽车经历了从单一功能到多功能集成,从低级自动化到高级自动化的发展历程。
随着技术的不断进步,未来智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化。
技术体系架构及特点技术体系架构智能网联汽车技术体系架构包括感知层、决策层、执行层和控制层四个层次。
感知层负责采集车辆周围环境信息,决策层根据感知信息进行决策规划,执行层控制车辆各部件执行决策指令,控制层对整个系统进行监控和调度。
特点智能网联汽车具有环境感知、智能决策、协同控制等特点。
它能够实时感知周围环境信息,并根据不同场景做出智能决策和协同控制,提高驾驶安全性和舒适性。
行业应用现状及前景行业应用现状目前,智能网联汽车已经在多个领域得到应用,如自动驾驶出租车、物流运输车、公共交通等。
同时,各国政府和企业也在积极推动智能网联汽车的发展,加大技术研发和基础设施建设投入。
前景随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,智能网联汽车将迎来更加广阔的发展前景。
未来,智能网联汽车将实现更高程度的自动化和智能化,提高交通效率和安全性,改变人们的出行方式和生活方式。
同时,智能网联汽车也将成为智能交通系统的重要组成部分,推动交通行业的转型升级和可持续发展。
通过发射激光束并接收反射回来的光信号,精确测量距离和角度,实现环境感知和障碍物检测。
激光雷达利用毫米波段的电磁波进行探测,具有穿透雾、霾、尘等恶劣天气的能力,适用于中远距离的目标检测。
毫米波雷达通过捕捉图像信息,实现车道线识别、交通信号识别、行人检测等功能。
智能网联和无人驾驶汽车

一、定义1. 智能网联汽车智能网联汽车是指通过车联网、物联网、云计算等信息技术,实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的信息交互,提高交通效率、降低事故发生率、提升驾驶舒适性和便利性的新型汽车。
2. 无人驾驶汽车无人驾驶汽车是指通过搭载先进的传感器、控制器、执行器等设备,实现车辆自主感知、决策、控制,无需人工干预即可完成驾驶任务的汽车。
二、发展历程1. 智能网联汽车20世纪90年代,智能网联汽车技术开始兴起。
我国在这一领域的研究起步较晚,但近年来发展迅速。
2017年,我国发布了《新一代人工智能发展规划》,明确提出要加快智能网联汽车的发展。
2. 无人驾驶汽车无人驾驶汽车的研究始于20世纪50年代,经过数十年的发展,技术逐渐成熟。
近年来,随着人工智能、大数据、物联网等技术的飞速发展,无人驾驶汽车迎来了爆发式增长。
三、技术特点1. 智能网联汽车(1)车联网技术:实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的信息交互。
(2)自动驾驶技术:通过搭载传感器、控制器、执行器等设备,实现车辆的自主感知、决策、控制。
(3)智能交通管理系统:通过优化交通信号、道路设施等,提高交通效率。
2. 无人驾驶汽车(1)传感器技术:如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,实现车辆对周围环境的感知。
(2)人工智能技术:通过深度学习、机器学习等方法,实现车辆的决策和控制。
(3)高精度地图技术:为无人驾驶车辆提供精确的导航信息。
四、应用场景1. 智能网联汽车(1)公共交通:如无人驾驶公交车、出租车等。
(2)物流运输:如无人驾驶货车、配送车等。
(3)私家车:如自动驾驶汽车、智能网联汽车等。
2. 无人驾驶汽车(1)公共交通:如无人驾驶公交车、出租车等。
(2)物流运输:如无人驾驶货车、配送车等。
(3)特殊场景:如机场、港口、矿山等。
五、未来发展趋势1. 技术融合未来,智能网联和无人驾驶汽车将与其他高科技领域(如人工智能、大数据、物联网等)深度融合,实现更智能、更高效的驾驶体验。
智能网联汽车解决方案

智能网联汽车解决方案目录1. 总体概述 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 解决方案目标 (4)1.3 解决方案架构 (5)2. 智能定义 (6)2.1 智能驾驶系统 (8)2.1.1 核心技术 (9)2.1.2 功能模块 (10)2.1.3 安全保障 (12)2.2 智能座舱 (13)2.2.1 信息娱乐系统 (14)2.2.2 人机交互系统 (16)2.2.3 驾驶员状态监测及预警系统 (18)3. 网联应用 (18)3.1 道路协同感知 (20)3.1.1 高精度地图 (22)3.1.2 V2X通讯技术 (24)3.1.3 数据处理与分析 (25)3.2 云端平台服务 (26)3.2.1 数据存储与管理 (28)3.2.2 基于云的预测服务 (29)3.2.3 远程诊断与更新 (31)3.3 用户体验 (32)3.3.1 移动终端应用 (34)3.3.2 智能助手服务 (35)3.3.3 个性化服务 (36)4. 安全与隐私 (37)4.1 系统安全 (39)4.1.1 硬件安全防护 (41)4.1.2 软件安全保证 (42)4.1.3 数据加密与安全传输 (43)4.2 用户隐私保护 (44)4.2.1 数据收集与使用规则 (45)4.2.2 访问控制与权限管理 (47)4.2.3 匿名化与脱敏技术 (49)5. 未来发展 (50)5.1 技术趋势 (52)5.2 市场展望 (53)5.3 解决方案升级之路 (55)1. 总体概述随着全球汽车工业的不断发展,智能网联汽车已经成为未来交通出行的核心驱动力。
本报告旨在提供一个全面的智能网联汽车解决方案,该解决方案将包括硬件、软件、通信技术、网络安全、车规级标准以及相应的服务和管理工具。
智能网联汽车,其核心功能包括高级驾驶辅助系统(ADAS)、自动驾驶、智能互联以及大数据分析等,能够极大提高道路安全、行车效率、环保水平和用户体验。
技术创新:采用最新的信息技术,包括物联网(IoT)、云计算、人工智能(AI)、机器学习、5G通信和车联网(V2X)技术,来优化车辆性能,提高驾驶体验。
汽车构造 第十八章 智能网联汽车技术简介

环境感知层 主要功能
通过车载环境感知 技术(如视觉传感器 、雷达、高精度定 位与导航等)、车内 网技术、4G/5G及 V2X无线通信技术等
实现对车内与车外 (如道路、车辆和 行人等)静、动态 信息的提取和收集, 并向智能决策层输 送信息
作为智能网联 车各类功能实 现的前提
智能决策层 主要功能
制
我国智能网联汽车网联化分级
等级定义
控 典型信息 传输需求
制
基于车-路,车-后台通信,实
地图、交通流
现导航等辅助信息的获取,以 人 量、交通标志、 传输实时性、
及车辆行驶与驾驶员操作等数
油耗、里程等 可靠性要求
据上传
信息
较低
基于车-车,车-路,车-人,车
-后台通信,实时获取车辆周边 人 周边车辆/行人 传输实时性、
1 驾驶辅助(DA) 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
减速中的一项操作提供支 统
援,其他驾驶操作都由人
操作
2 部分自动驾驶 通过环境信息对方向和加 人与系 人
人
(PA)
减速中的多项操作提供支 统
援,其他驾驶操作都由人
操作
系统(自动驾驶系统)监控驾驶环境
3 有条件自动驾驶 由无人驾驶系统完成所有 系统
交通环境信息,与车载传感器 与 /非机动车位置, 可靠性要求
的感知信息融合,作为车辆自 系 信号灯相位, 较高
动驾驶决策与控制系统的输入 统 道路预警等信
息
基于车-车,车-路,车-人,车
-后台通信,实时并可靠获取车 人 车-车,车-路 传输实时性、
辆周边交通环境信息及车辆决 与 间的协同控制 可靠性要求
(CA)
驾驶操作,根据系统请求,
智能网联汽车技术应用与发展趋势

智能网联汽车技术应用与发展趋势1. 引言1.1 智能网联汽车技术的定义智能网联汽车技术是指利用各类先进的信息技术,如人工智能、大数据、云计算、物联网等,将汽车与互联网相连接,实现汽车之间、汽车与道路设施之间以及汽车与交通管理中心之间的实时信息交换和数据共享,从而提高汽车的安全性、便利性、智能化程度和可持续性。
通过智能网联汽车技术,驾驶员可以实时获取周围环境信息、道路状况以及其他车辆的动态信息,实现自动驾驶、交通拥堵缓解、交通事故预警等功能。
智能网联汽车技术不仅可以提高驾驶安全性,提升驾驶舒适性,还可以有效节约能源、减少环境污染,促进交通系统的智能化和高效化发展。
智能网联汽车技术的发展已经成为汽车行业的重要趋势,也是未来交通领域发展的重要方向,对推动我国汽车产业转型升级、改善出行体验,实现智慧城市建设具有重要意义。
1.2 智能网联汽车技术的重要性智能网联汽车技术的重要性体现在多个方面。
智能网联汽车技术可以提高驾驶安全性。
通过实时监测道路情况、车辆行驶状态以及周围环境,智能网联汽车可以实现自动驾驶、碰撞预警等功能,避免交通事故的发生。
智能网联汽车技术可以提高交通效率。
车辆之间的信息共享和协同行驶可以减少交通拥堵,减少通勤时间和能源消耗。
智能网联汽车技术可以改善交通环境。
智能车辆可以更加智能地规划路径、控制排放,减少空气污染和噪音污染。
智能网联汽车技术还可以促进汽车产业的升级和创新,推动整个社会向智能化、绿色化方向发展。
智能网联汽车技术的重要性不仅体现在驾驶安全和交通效率上,更是对未来智慧交通、智慧城市建设的重要支撑。
1.3 本文内容概要本文将重点讨论智能网联汽车技术的应用与发展趋势。
我们将回顾智能网联汽车技术的发展历程,从最初的概念提出到技术逐步成熟的过程。
我们将探讨智能网联汽车技术的关键技术,包括感知技术、通信技术和控制技术等方面。
然后,我们将介绍智能网联汽车技术在汽车行业的应用,以及其在交通领域的影响。
汽车行业智能网联汽车技术方案

汽车行业智能网联汽车技术方案第1章智能网联汽车概述 (3)1.1 智能网联汽车的定义与分类 (3)1.2 智能网联汽车发展现状及趋势 (3)1.3 智能网联汽车的关键技术 (4)第2章车载网络通信技术 (4)2.1 车载通信协议及标准 (4)2.1.1 车载通信协议概述 (4)2.1.2 车载通信协议分类 (4)2.1.3 车载通信标准 (5)2.2 车载网络架构及关键技术 (5)2.2.1 车载网络架构 (5)2.2.2 车载网络关键技术 (5)2.3 车载网络安全与隐私保护 (5)2.3.1 车载网络安全 (5)2.3.2 车载网络隐私保护 (5)第3章传感器与感知技术 (6)3.1 车载传感器概述 (6)3.2 感知算法与数据处理 (6)3.3 感知技术的应用场景 (6)第4章数据融合与处理技术 (7)4.1 多传感器数据融合方法 (7)4.1.1 数据级融合 (7)4.1.2 特征级融合 (7)4.1.3 决策级融合 (7)4.2 数据预处理与特征提取 (7)4.2.1 数据预处理 (7)4.2.2 特征提取 (8)4.3 数据驱动的智能决策 (8)4.3.1 深度学习 (8)4.3.2 强化学习 (8)4.3.3 迁移学习 (8)第5章车载计算平台与人工智能 (8)5.1 车载计算平台架构与功能要求 (8)5.1.1 车载计算平台架构 (8)5.1.2 车载计算平台功能要求 (9)5.2 人工智能算法在智能网联汽车中的应用 (9)5.2.1 深度学习算法 (9)5.2.2 强化学习算法 (9)5.2.3 群体智能算法 (9)5.3 边缘计算与云计算在智能网联汽车中的协同 (9)5.3.1 边缘计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.2 云计算在智能网联汽车中的应用 (10)5.3.3 边缘计算与云计算的协同 (10)第6章自主导航与路径规划 (10)6.1 自主导航系统架构 (10)6.1.1 感知层 (11)6.1.2 数据处理层 (11)6.1.3 决策层 (11)6.1.4 控制层 (11)6.2 路径规划算法及优化 (11)6.2.1 Dijkstra算法 (11)6.2.2 A算法 (11)6.2.3 RRT算法 (11)6.2.4 路径规划算法优化 (12)6.3 智能交通系统与车联网 (12)6.3.1 智能交通系统 (12)6.3.2 车联网 (12)第7章智能控制系统与车辆动力学 (12)7.1 智能控制器设计与实现 (12)7.1.1 控制系统概述 (12)7.1.2 控制器硬件设计 (13)7.1.3 控制器软件设计 (13)7.2 车辆动力学建模与仿真 (13)7.2.1 车辆动力学概述 (13)7.2.2 车辆动力学建模 (13)7.2.3 车辆动力学仿真 (13)7.3 智能控制算法在车辆动力学中的应用 (13)7.3.1 智能控制算法概述 (13)7.3.2 控制算法设计 (13)7.3.3 控制算法实现与验证 (13)7.3.4 功能分析与优化 (14)第8章信息娱乐与车联网服务 (14)8.1 信息娱乐系统架构与功能 (14)8.1.1 硬件层面 (14)8.1.2 软件层面 (14)8.1.3 服务层面 (14)8.2 车联网服务及应用场景 (14)8.2.1 应用场景 (14)8.2.2 服务优势 (15)8.3 车联网在智能网联汽车中的融合与创新 (15)第9章安全性与法规标准 (15)9.1 智能网联汽车的安全性分析 (15)9.1.1 安全风险概述 (16)9.1.2 信息安全风险分析 (16)9.1.3 控制安全风险分析 (16)9.1.4 数据隐私保护 (16)9.2 法规标准与政策支持 (16)9.2.1 国内外法规标准概述 (16)9.2.2 我国法规标准现状 (16)9.2.3 政策支持与产业发展 (16)9.3 智能网联汽车的安全认证 (16)9.3.1 安全认证体系 (16)9.3.2 安全认证关键技术研究 (16)9.3.3 安全认证实践与推广 (17)第10章未来发展趋势与展望 (17)10.1 智能网联汽车的技术挑战与发展方向 (17)10.2 智能网联汽车与新型交通模式的融合 (17)10.3 智能网联汽车对汽车产业的影响与变革 (17)第1章智能网联汽车概述1.1 智能网联汽车的定义与分类智能网联汽车,是指通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,实现车与车、车与路、车与人的智能信息交换和共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,并能实现安全、高效、舒适行驶的新一代汽车。
智能网联汽车发展现状及未来展望

加强国际合作和交流,共同推 进智能网联汽车产业的发展。
THANK YOU.
04 智能网联汽车的未来展望
智能网联汽车的技术发展趋势
自动驾驶技术
随着传感器、计算机视觉和深度学习技术的发展,自动驾驶技术 将在未来几年取得重要突破,实现更高级别的自动化。
V2X通信技术
车辆与基础设施(V2X)通信技术的推广将大幅提高道路安全和 交通效率,是实现智能网联汽车的关键技术。
5G和物联网技术
传感器技术的发展趋势
随着技术的不断进步,传感器将更加小型化、高效化,能够提供 更高精度的感知数据。
无线通信技术
01
无线通信技术的种类
02
V2X通信技术
包括Wi-Fi、蓝牙、蜂窝通信等,能够 实现车辆与车辆、车辆与道路基础设 施之间的信息交互。
V2X通信技术是智能网联汽车的关键 技术之一,能够实现车辆与车辆、车 辆与道路基础设施之间的实时信息交 互,为车辆提供全面的交通信息。
高铁和机场接驳
在高铁和机场之间提供快速、高效的接驳 服务,提高旅客出行体验。
智能网联汽车的发展现状
技术进步
随着感知技术、决策技术、通信技术等技术 的不断发展,智能网联汽车的技术水平不断 提高。
政策支持
各国政府纷纷出台相关政策,推动智能网联汽车的 发展,如中国的新四化战略和美国的自动驾驶发展 计划等。
政策支持
中国政府出台了一系列政策,加大对智能网联 汽车产业的支持力度,推动产业
发展趋势
智能网联汽车产业将迎来更加广阔的发展前景,自动驾驶、车联网、新能源等技术的广泛应用将进一步推动产 业的发展和升级。
挑战
智能网联汽车产业的发展也面临着一些挑战,如技术瓶颈、安全问题、法律法规等方面的挑战,需要各国政府 和企业共同努力解决。
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智能网联汽车一、定义中国汽车工业协会对智能网联汽车定义为,搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、后台等)智能信息交换共享,具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能,可实现安全、舒适、节能、高效行驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。
这就是我们联合国内专家得出的定义,这里我们称之为ICV。
对于智能网联汽车的分级,欧洲、美国也各有各的分法,中国汽车工业协会提出五级,一级叫驾驶资源辅助阶段DA,第二级是部分自动化阶段PA,第三级是有条件自动化阶段CA,第四阶段是高度自动化阶段HA,最后阶段就是完全的自动化叫FA,这个和英文缩写也是对应的。
研究表明,先进驾驶辅助(ADAS)、车-车/车-路协同(V2X)、高度自动驾驶等车辆智能化、网联化技术,可减少汽车交通安全事故50%~80%,提升交通通行效率10%-30%,同时极大的提高驾驶舒适性。
“车联网”与“网联车”等概念辨析及。
“车联网”与“智能网联汽车”的准确定义是什么?他们与“智能汽车”、“智能交通”的相关关系又是如何?在本文的开篇,有必要对上述概念进行一些梳理。
车联网(Internet of Vehicles)概念引申自物联网(Internet of Things),实际上是一个国人自创的名词,与其意义对应的英文词汇包括Connected Vehicles、Vehicle Networking等。
国内曾经将“车联网”与“远程信息服务”(Telematics)等同,将车辆看作一个简单的信息收发节点,只看到了车联网在提供信息服务领域的作用,这是对车联网的片面理解。
实际上,现代汽车电子电器系统本身就构成了一个复杂的车内网络系统,同时在车与车、车与路侧设施、甚至车与行人及非机动车之间也可以通过专用短距离通信构成移动自组织车际网络。
因此,车联网的完整定义应该是:是以车内网、车际网和车云网为基础,按照约定的体系架构及其通信协议和数据交互标准,在车-X(X:车、路、行人及移动互联网等)之间,进行通信和信息交换的信息物理系统。
车联网能够实现的主要功能包括智能动态信息服务、车辆智能化控制和智能化交通管理等。
舒适行驶的新一代智能汽车。
智能网联汽车是车联网与智能汽车的交集。
此外,车联网还能够为驾乘人员提供丰富的车载信息服务,并服务于汽车智能制造、电商、后市场和保险等各个环节。
图1显示了车联网与智能汽车、智能交通的相互关系。
图1 车联网与智能汽车、智能交通的相互关系智能网联汽车的体系架构与发展阶段智能网联汽车本身具备自主的环境感知能力。
此外,它也是智能交通系统(ITS)的核心组成部分,是车联网体系的一个结点,通过车载信息终端实现与人、车、路、互联网等之间的无线通讯和信息交换。
(一)智能网联汽车的体系架构智能网联汽车集中运用了计算机、现代传感、信息融合、模式识别、通信网络及自动控制等技术,是一个集环境感知、规划决策和多等级驾驶辅助等于一体的高新技术综合体,拥有相互依存的技术链和产业链体系。
1、智能网联汽车的技术链智能网联汽车的技术体系由传感、决策、控制、通信定位及数据平台等关键技术组成,主要包括:(1)先进传感技术,包括利用机器视觉的图像识别技术,利用雷达(激光、毫米波、超声波)的周边障碍物检测技术,利用柔性电子/光子器件检测和监控驾驶员生理状况技术等。
(2)通信定位和地图技术(DSRC、3G/4G/5G、GPS/北斗),包括数台智能网联汽车之间信息共享与协同控制所必须的通信保障技术、移动自组织网络技术,以及高精度定位技术,高精地图及局部场景构建技术。
(3)智能决策技术,包括危险事态建模技术、危险预警与控制优先级划分、多目标协同技术、车辆轨迹规划、驾驶员多样性影响分析、人机交互系统等。
(4)车辆控制技术,包括基于驱动、制动系统的纵向运动控制,基于转向系统的横向运动控制,基于悬架系统的垂向运动控制,基于驱动/制动/转向/悬架的底盘一体化控制,以及利用通信及车载传感器的车队列协同和车路协同控制等。
(5)数据平台技术,包括非关系型数据库架构、数据高效存储和检索、大数据的关联分析和深度挖掘、云操作系统、信息安全保障机制等。
2、智能网联汽车的产业链智能网联汽车产业链主要包括:(1)先进传感器厂商,开发和供应先进的传感器系统,包括机器视觉系统、雷达系统(激光、毫米波、超声波)等。
(2)汽车电子供应商:能够提供智能驾驶技术研发和集成供应的企业,如自动紧急制动(AEB)、自适应巡航(ACC)等。
(3)整车企业,提出产品需求,提供智能汽车平台,开放车辆信息接口,进行集成测试。
(4)车联网相关供应商,包括通信设备制造厂商、通信服务商、平台运营商以及内容提供商等。
(二)智能网联汽车的三个发展阶段智能网联汽车的发展的第一阶段是基于自车感知与控制的驾驶辅助系统(ADAS),这是智能网联汽车发展的基础阶段;第二阶段是应用信息通信(ICT)技术实现车-X之间的信息共享与控制协同,即网联化技术的应用;第三阶段是自动驾驶和无人驾驶的实现,这是智能汽车发展的最终目标。
目前在全球范围内,基于ADAS技术的产品已经开始大规模产业化,网联化技术的应用已经进入大规模测试和产业化前期准备阶段,而自动驾驶正处于样车开发与小规模测试阶段。
ADAS技术的发展与应用现状ADAS技术是汽车智能化的基础性技术,也是目前已经得到大规模产业化发展的技术,主要可分为预警技术与控制技术两类。
其中常见的预警类技术包括前向碰撞预警(FCW)、车道偏离预警(LDW)、盲区预警(BSD)、驾驶员疲劳预警(DWS)、全景环视(TopView)和胎压监测(TPMS)等。
常见的控制类技术包括车道保持系统(LKS)、自动泊车辅助(APA)、自动紧急刹车(AEB)、自适应巡航(ACC)等。
美日欧等发达国家和地区已经开始将ADAS系统引入了其相应的新车评价体系。
美国新车评价规程(U.S. NCAP)从2011年起引入LDW与FCW作为测试加分项,美国公路安全保险协会(IIHS)从2013年起将FCW系统作为评价指标之一,而欧洲新车评价规程(E -NCAP)也从2014年起引入了LDW/LKA与AEB系统的评价。
2014年起,汽车驾驶辅助技术已经成为获取E-NCAP四星和五星的必要条件。
同时,我国的C-NCAP也正在考虑将驾驶辅助系统纳入其评价体系之中。
在引入新车评价体系之外,各国也纷纷开始制定轻质法规推动ADAS系统安装。
2015年11月开始,欧洲新生产的重型商用车将强制安装车道偏离警告系统(LDW)及车辆自动紧急制动系统(AEB)。
2016年5月起,美国各车企将被强制要求对其生产的10%的车辆安装后视摄像头,这一比例在随后两年中将快速提升至40%与100%。
此外,美日欧各国均有强制安装胎压监测(TPMS)系统的法规,我国也正在制定中。
从产业发展角度,目前ADAS核心技术与产品仍掌握在国外公司手中,尤其是在基础的车载传感器与执行器领域,博世、德尔福、TRW、法雷奥等企业垄断了大部分国内市场,一些台资企业也有一定市场份额。
近年来,国内也涌现了一批ADAS领域的自主企业,在某些方面与国外品牌形成了一定竞争,但总体仍有较大差距。
ICT技术助推汽车智能化发展信息通信技术(ICT)与智能汽车的结合是近年来智能汽车得到快速发展的重要原因。
通过现代通信与网络技术,汽车、道路、行人等交通参与者都已经不再是“孤岛”,而是成为了智能交通系统中的信息节点。
在美国、欧洲、日本等汽车发达国家和地区,基于车联网V2I/V2V技术的协同式辅助驾驶技术正在进行实用性技术开发和大规模试验场测试(见图2)。
其中最为典型的就是美国在密歇根安娜堡开展的示范测试,在美国交通部与密歇根大学等机构的支持下,Safety Pilot 项目于2013年完成了3 000辆车的示范测试,2014年成立交通变革中心(MTC),开始进行9 000辆以上规模的示范测试。
美国MTC建设的网联自动驾驶测试模拟城市(M-city)(见图3)。
通过此示范测试,得到了车联网技术能够减少80%交通事故的结论,直接推动了美国政府宣布将强制安装车-车通信系统以提高行驶安全,预计相关强制标准将于2020年开始实施。
同时,此示范项目的开展,确定了美国在车联网技术发展与标准制定领域的世界领导地位,对其智能汽车及相关产业发展起到了巨大推动作用。
图2美欧等国的车联网示范测试项目图3 美国MTC建设的网联自动驾驶测试模拟城市(M-city)除美国外,欧洲以及日本等国都开展了大量对车联网技术的研究与应用示范。
欧盟eCoMove项目展示了车联网技术对于降低排放和提高通行效率的作用,综合节油效果可达到20%,simTD项目2014年起开展“荷兰-德国-奥地利”之间的跨国高速公路测试,验证基于车联网的智能安全系统。
日本Smartway系统2007年开始使用,可提供导航、ETC、信息服务、驾驶辅助等多种功能,基于车路协同的驾驶安全支援系统(DSSS)2011年开始使用,可以提供盲区碰撞预警、信号灯预警、停止线预警等多种功能。
我国清华大学、同济大学和长安汽车等高校与企业合作,在国家“863项目”的支持下开展了车路协同技术应用研究,并进行了小规模示范测试,各汽车企业也在开展初步研究。
2015年开始,在工信部支持下,上海汽车城、中国汽车工程学会、清华大学、同济大学和上海汽车等单位开始在上海建设智能网联汽车示范区,旨在推动智能化与网联化技术的成熟与应用。
相对而言,在该领域我国缺少类似美日欧的大型国家项目支撑,各企业间未能形成合力,发展相对较慢。
美日欧等国在车联网技术发展的时间表、标准等方面已趋于统一,实质的战略同盟已经形成,我国已经有丧失未来话语权的趋势。
自动驾驶技术路线之争“自动驾驶”(Automated Driving)是智能汽车发展的最终阶段。
从信息获取渠道分,自动驾驶的实现方式包括“自主式”(Autonomous)和“网联式”(Connected)两种。
根据应用对象不同,又可以划分为“军用型”方案和“民用型”方案两类。
谷歌的自动驾驶汽车始终是吸引眼球的焦点,主要得益于其高调的宣传以及谷歌公司本身的高科技形象。
实际上,谷歌的自动驾驶汽车代表了军用自主式自动驾驶的技术路线,其技术源自美国国防部先进研究项目局(DARPA)。
通过顶置激光雷达等复杂传感系统对周围环境做全面感知,形成高精度数字地图,再根据高精度地图进行轨迹规划与车辆自主决策及控制。
其传感系统高昂的成本限制了商业化应用,同时传感器可靠性与车辆高速性能也有待验证。
类似的,我国军事交通学院等单位研制的自动驾驶车辆也属于军用型方案。
其优势是不依赖结构化道路,对环境进行全面感知,可在全地形条件下“找路”。